Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.30.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-04 16:19 UTC

google / jaxopt

Hardware accelerated, batchable and differentiable optimizers in JAX.

PythonApache-2.0★ 1 055 зірок⑂ 75 форківз лип. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#jax#optimization#deep-learning#differentiable-programming#bi-level

google/jaxopt має індекс здоров’я 69 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (91/100), найнижчий — Security (21/100). Останнє оновлення було 60 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

69
загалом / 100
Добрий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

69
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 62 калібровано до 69 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

GoogleОрганізація
76 385 підписників2 888 публічних репозиторіївз січ. 2012 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIjaxopt0.8.5-19476 днів томуoptimizationroot-findingimplicit-differentiationjax

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

41Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

28У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 60 дн. тому
2.1/36Ритм комітів — 3/52 тижнів із комітами
5.4/18Обсяг комітів — 3 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year3
human_commit_share1
days_since_last_push60
active_weeks_last_year3

Дисципліна релізів

60Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 19 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 476 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~106,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count19
latest_release_tagjaxopt-v0.8.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release476
mean_days_between_releases106,5

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

78Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

71Добрий
Як обчислюється оцінка
49/60Зірки — 1 055 зірок
15.6/25Форки — 75 форків
6.5/15Спостерігачі — 16 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks75
stars1 055
watchers16
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

74Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

59Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 36% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 38 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled38
top_contributor_share0,362

Реактивність на issue та PR

62Помірний
Як обчислюється оцінка
19.2/42Вирішення issue — закрито 46% issue
25.2/30Прийняття PR — злито 313/372 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs313
open_issues118
closed_issues99
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,456
closed_unmerged_prs59
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 76 385 підписників у google
25/25Послужний список — 2 888 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers76 385
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_logingoogle
public_repos2 888
account_age_days5 312
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
14/35Свіжість публікацій — остання публікація 476 дн. тому
20/20Історія версій — 19 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesjaxopt
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish476

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://jaxopt.github.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsjax, optimization, deep-learning, differentiable-programming, bi-level
has_wikiні
homepagehttps://jaxopt.github.io
docs_sitehttps://jaxopt.github.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

21У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/requirements.txt, examples/requirements.txt, requirements.txt, requirements_test.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages6
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:jaxopt@0.8.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 6 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

53Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

23У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
22.9/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 43 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,43
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/118 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes47 568
source_files_sampled118
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

1 055зірок GitHub
38контриб'юторів
3комітів за останні 12 місяців
60днів від останнього пушу
19релізів
2бас-фактор
118відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/04 16:18:52 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 75 ⇿
0Зірки
75Форки
19Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

01325385063757432021-072024-012026-07
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0

Кожна точка охоплює 5 днів.

Усі залежності 28

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 28 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIabsl-py—непряма
PyPIcvxopt—непряма
PyPIcvxpy—непряма
PyPIdm-haiku—непряма
PyPIflax—непряма
PyPIipykernel—непряма
PyPIipython—непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjaxlib—непряма
PyPIjupyter-sphinx—непряма
PyPIjupytext—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImyst-nb—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIoptax—непряма
PyPIpandoc—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-gallery—непряма
PyPIsphinx-remove-toctrees—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPItensorflow—непряма
PyPItensorflow-datasets—непряма
PyPItqdm—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:jaxopt@0.8.5 тягне 6 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з google/jaxopt. Читати поруч →

98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Винятковий95HIPS/autogradEfficiently computes derivatives of NumPy code.Винятковий80patrick-kidger/optimistixNonlinear optimisation (root-finding, least squares, ...) in JAX+Equinox. https://docs.kidger.site/optimistix/Відмінний100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий98huggingface/diffusers🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.30.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.